論文の概要: Comparative Study of Recurrent Neural Networks for Virtual Analog Audio Effects Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04124v1
• Date: Tue, 7 May 2024 08:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:49:39.357291
• Title: Comparative Study of Recurrent Neural Networks for Virtual Analog Audio Effects Modeling
• Title（参考訳）: 仮想アナログ音響効果モデリングのためのリカレントニューラルネットワークの比較検討
• Authors: Riccardo Simionato, Stefano Fasciani,
• Abstract要約: 仮想アナログモデリングにおける機械学習の応用について検討する。 我々は、ステートスペースモデルと線形リカレントユニットを、より一般的なLong Short Term Memoryネットワークと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Analog electronic circuits are at the core of an important category of musical devices. The nonlinear features of their electronic components give analog musical devices a distinctive timbre and sound quality, making them highly desirable. Artificial neural networks have rapidly gained popularity for the emulation of analog audio effects circuits, particularly recurrent networks. While neural approaches have been successful in accurately modeling distortion circuits, they require architectural improvements that account for parameter conditioning and low latency response. In this article, we explore the application of recent machine learning advancements for virtual analog modeling. We compare State Space models and Linear Recurrent Units against the more common Long Short Term Memory networks. These have shown promising ability in sequence to sequence modeling tasks, showing a notable improvement in signal history encoding. Our comparative study uses these black box neural modeling techniques with a variety of audio effects. We evaluate the performance and limitations using multiple metrics aiming to assess the models' ability to accurately replicate energy envelopes, frequency contents, and transients in the audio signal. To incorporate control parameters we employ the Feature wise Linear Modulation method. Long Short Term Memory networks exhibit better accuracy in emulating distortions and equalizers, while the State Space model, followed by Long Short Term Memory networks when integrated in an encoder decoder structure, outperforms others in emulating saturation and compression. When considering long time variant characteristics, the State Space model demonstrates the greatest accuracy. The Long Short Term Memory and, in particular, Linear Recurrent Unit networks present more tendency to introduce audio artifacts.
• Abstract（参考訳）: アナログ電子回路は、音楽機器の重要なカテゴリの中核にある。 電子部品の非線形特性は、アナログ音楽機器に独特の音色と音質を与え、非常に好ましい。 人工ニューラルネットワークは、アナログオーディオ効果回路、特にリカレントネットワークのエミュレーションで急速に人気を集めている。 ニューラルネットワークは歪み回路を正確にモデル化することに成功したが、パラメータ条件付けと低レイテンシ応答を考慮したアーキテクチャの改善が必要である。 本稿では,最近の機械学習の仮想アナログモデリングへの応用について検討する。 我々は、ステートスペースモデルと線形リカレントユニットを、より一般的なLong Short Term Memoryネットワークと比較する。 これらはシーケンス・ツー・シーケンス・モデリングのタスクにおいて有望な能力を示し、信号履歴符号化の顕著な改善を示している。 我々の比較研究は、様々な音響効果を持つブラックボックスニューラルモデリング技術を用いている。 音響信号のエネルギー包絡、周波数内容、過渡性を正確に再現するモデルの能力を評価するために、複数の指標を用いて性能と限界を評価する。 制御パラメータを組み込むには、Feature wise Linear Modulation法を用いる。 長期記憶ネットワークは歪みや等化器のエミュレートにおいて精度が向上し、ステートスペースモデルはエンコーダデコーダ構造に統合された場合の長期記憶ネットワークに続き、飽和や圧縮のエミュレーションにおいて他より優れる。 長期間の変動特性を考慮すると、状態空間モデルは最大の精度を示す。 長期記憶(Long Short Term Memory)、特にリニア・リカレント・ユニット・ネットワーク(Linear Recurrent Unit Network)は、オーディオ・アーティファクトを導入する傾向がある。

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